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  <meta name="twitter:description" content="1. 数据库自增长序列或字段 最常见的方式。利用数据库，全数据库唯一。 优点： 简单，代码方便，性能可以接受。 数字ID天然排序，对分页或者需要排序的结"/>
  
  
  
  
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                    <h1>
                        怎样生成唯一ID
                    </h1>
                    <h2 class="headline">
                    Sep 12, 2018 10:05
                    · 1646 words
                    · 4 minute read
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                              <a href="https://www.samrainhan.com/tags/id%E7%B3%BB%E7%BB%9F">ID,系统</a>
                          
                      
                      
                      </span>
                    </h2>
                </header>
                
                  
                    <div id="toc">
                      <nav id="TableOfContents">
<ul>
<li>
<ul>
<li><a href="#1-数据库自增长序列或字段">1. 数据库自增长序列或字段</a></li>
<li><a href="#2-uuid">2. UUID</a></li>
<li><a href="#3-redis生成id">3. Redis生成ID</a></li>
<li><a href="#4-twitter的snowflake算法">4. Twitter的snowflake算法</a></li>
<li><a href="#5-利用zookeeper生成唯一id">5. 利用zookeeper生成唯一ID</a></li>
<li><a href="#6-mongodb的objectid">6. MongoDB的ObjectId</a></li>
</ul></li>
</ul>
</nav>
                    </div>
                  
                
                <section id="post-body">
                    

<h2 id="1-数据库自增长序列或字段">1. 数据库自增长序列或字段</h2>

<p>最常见的方式。利用数据库，全数据库唯一。</p>

<p>优点：</p>

<ul>
<li><p>简单，代码方便，性能可以接受。</p></li>

<li><p>数字ID天然排序，对分页或者需要排序的结果很有帮助。</p></li>
</ul>

<p>缺点：</p>

<ul>
<li><p>不同数据库语法和实现不同，数据库迁移的时候或多数据库版本支持的时候需要处理。</p></li>

<li><p>在单个数据库或读写分离或一主多从的情况下，只有一个主库可以生成。有单点故障的风险。</p>

<p>如果有多个Master库，则每个Master库设置的起始数字不一样，步长一样，可以是Master的个数。比如：Master1 生成的是 1，4，7，10，Master2生成的是2,5,8,11 Master3生成的是 3,6,9,12。这样就可以有效生成集群中的唯一ID，也可以大大降低ID生成数据库操作的负载。</p></li>

<li><p>在性能达不到要求的情况下，比较难于扩展。</p></li>

<li><p>如果遇见多个系统需要合并或者涉及到数据迁移会相当痛苦。</p></li>

<li><p>分表分库的时候会有麻烦。</p></li>
</ul>

<hr />

<h2 id="2-uuid">2. UUID</h2>

<p>常见的方式。可以利用数据库也可以利用程序生成，一般来说全球唯一。</p>

<p>优点：</p>

<ul>
<li><p>简单，代码方便。</p></li>

<li><p>生成ID性能非常好，基本不会有性能问题。</p></li>

<li><p>全球唯一，在遇见数据迁移，系统数据合并，或者数据库变更等情况下，可以从容应对。</p></li>
</ul>

<p>缺点：</p>

<ul>
<li><p>没有排序，无法保证趋势递增。</p>

<p>NHibernate在其主键生成方式中提供了Comb算法（combined guid/timestamp）。保留GUID的10个字节，用另6个字节表示GUID生成的时间（DateTime）</p></li>

<li><p>UUID往往是使用字符串存储，查询的效率比较低。</p></li>

<li><p>存储空间比较大，如果是海量数据库，就需要考虑存储量的问题。</p></li>

<li><p>传输数据量大</p></li>

<li><p>不可读
使用UUID to Int64解决</p></li>
</ul>

<hr />

<h2 id="3-redis生成id">3. Redis生成ID</h2>

<p>比较适合使用Redis来生成每天从0开始的流水号。比如订单号=日期+当日自增长号。可以每天在Redis中生成一个Key，使用INCR进行累加。这主要依赖于Redis是单线程的，所以也可以用生成全局唯一的ID。可以用Redis的原子操作 INCR和INCRBY来实现。可以使用Redis集群来获取更高的吞吐量。</p>

<p>优点：</p>

<ul>
<li><p>不依赖于数据库，灵活方便，且性能优于数据库。</p></li>

<li><p>数字ID天然排序，对分页或者需要排序的结果很有帮助。</p></li>
</ul>

<p>缺点：</p>

<ul>
<li><p>如果系统中没有Redis，还需要引入新的组件，增加系统复杂度。</p></li>

<li><p>需要编码和配置的工作量比较大。</p></li>
</ul>

<hr />

<h2 id="4-twitter的snowflake算法">4. Twitter的snowflake算法</h2>

<p>snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法，结果是一个long型的ID。其核心思想是：使用41bit作为毫秒数，10bit作为机器的ID（5个bit是数据中心，5个bit的机器ID），12bit作为毫秒内的流水号（意味着每个节点在每毫秒可以产生 4096 个 ID），最后还有一个符号位，永远是0。具体实现的代码可以参看 <a href="https://github.com/twitter/snowflake。">https://github.com/twitter/snowflake。</a></p>

<p>snowflake算法可以根据自身项目的需要进行一定的修改。比如估算未来的数据中心个数，每个数据中心的机器数以及统一毫秒可以能的并发数来调整在算法中所需要的bit数。</p>

<p>优点：</p>

<ul>
<li><p>不依赖于数据库，灵活方便，且性能优于数据库。</p></li>

<li><p>ID按照时间在单机上是递增的。</p></li>
</ul>

<p>缺点：</p>

<ul>
<li>在单机上是递增的，但是由于涉及到分布式环境，每台机器上的时钟不可能完全同步，也许有时候也会出现不是全局递增的情况。</li>
</ul>

<hr />

<h2 id="5-利用zookeeper生成唯一id">5. 利用zookeeper生成唯一ID</h2>

<p>zookeeper主要通过其znode数据版本来生成序列号，可以生成32位和64位的数据版本号，客户端可以使用这个版本号来作为唯一的序列号。</p>

<p>很少会使用zookeeper来生成唯一ID。主要是由于需要依赖zookeeper，并且是多步调用API，如果在竞争较大的情况下，需要考虑使用分布式锁。因此，性能在高并发的分布式环境下，也不甚理想。</p>

<hr />

<h2 id="6-mongodb的objectid">6. MongoDB的ObjectId</h2>

<p>MongoDB的ObjectId和snowflake算法类似。它设计成轻量型的，不同的机器都能用全局唯一的同种方法方便地生成它。MongoDB 从一开始就设计用来作为分布式数据库，处理多个节点是一个核心要求。使其在分片环境中要容易生成得多。</p>

                </section>
            </article>

            
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